Signal, noise and skill in sub-seasonal forecasts: the role of teleconnections
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. A set of relaxation experiments with a forecast model is used to explore the influence of tropical and stratospheric teleconnections on forecast skill, variability of forecast ensemble mean (EM) and ensemble spread (ES) in the wintertime Northern Hemisphere at sub-seasonal timescales. The influence is diagnosed by comparing the relaxation experiments, which relax the temperature and wind fields in specific regions to observed values, with the free running (control) experiment. During weeks 3–6 the tropical relaxation increases the forecast skill for sea level pressure (SLP) mostly south of 50° N but also over the North Atlantic, Northern Europe and eastern Canada. The stratospheric relaxation improves the skill mostly in high latitudes, over Europe, and North Atlantic. Skill improvements are smaller for surface temperature and total precipitation, suggesting a smaller role of the teleconnections in their predictability. The increases in skill are generally associated with increased variability of EM, considered to represent the predictable signal, and reduced ES representing noise. However, this does not happen in all areas where the skill is increased. In high latitudes, where the stratospheric impacts are strongest, the EM variability does not increase in the stratospheric relaxation experiments consistently with increases in skill, implying that EM does not reflect the predictable signal. We suggest that the ensemble size available in the experiments (11 members) is not always enough to make it possible to fully extract signal from noise, and that larger ensembles (20–50 members or even more depending on area and variable) would be beneficial for studies of sub-seasonal predictability associated with the teleconnections in mid- and high latitudes, including windows for forecast opportunities.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».